【摘 要】
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针对传统的最小二乘拟合法所用数学模型必须已知且拟合效果精确度不够理想的问题,采用了以第一类切比雪夫（Chebyshev）多项式作为隐含层神经元激励函数的前向神经网络模型进行拟
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针对传统的最小二乘拟合法所用数学模型必须已知且拟合效果精确度不够理想的问题,采用了以第一类切比雪夫（Chebyshev）多项式作为隐含层神经元激励函数的前向神经网络模型进行拟合,并对第一类切比雪夫多项式进行了改进,通过在MATLAB平台上编程进行仿真实验,对拟合效果进行了对比,结果表明,在相同条件下,改进的Chebyshev神经网络拟合精度更高。
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